Das anhaltende Wachstum des digitalen Zeitalters bedeutet, dass Unternehmen, Gesundheitsorganisationen und Regierungsbehörden mit Big Data überschwemmt werden. Um die bedeutungslosen Datenbits in nutzbare Materialien umzuwandeln, die einen Wettbewerbsvorteil bieten können, sind Mitarbeiter erforderlich, die die Informationen analysieren, interpretieren und definieren können.
Lohnt sich ein Master in Business Analytics? Wenn Sie nach einer Karriere suchen, die Sie bei Arbeitgebern sehr gefragt macht, ist die Antwort ein klares Ja. Big Data hat einen Bedarf an mehr Mitarbeitern geschaffen, die sowohl in der Geschäfts— als auch in der Datenanalyse geschult sind, wie ein Bericht des McKinsey Global Institute aus dem Jahr 2016 ergab – und da immer mehr Unternehmen Daten nutzen, um das Wachstum anzukurbeln und in neue Geschäftsbereiche einzusteigen, gibt es nicht genug Datenwissenschaftler, um diesen Bedarf zu decken. Derzeit gibt es einen Mangel an 250.000 Geschäftsdatenanalysten und Datenwissenschaftlern, was Studenten, die einen Master in Business Data Analytics anstreben, reichlich Wachstumschancen bietet.
„Auf der ganzen Linie berichten Unternehmen, dass die Suche nach den richtigen Talenten die größte Hürde bei der Integration von Daten und Analysen in ihre bestehenden Abläufe darstellt“, heißt es in dem McKinsey-Bericht. „Ungefähr die Hälfte der Führungskräfte in allen Regionen und Branchen gab an, größere Schwierigkeiten bei der Rekrutierung analytischer Talente zu haben als bei jeder anderen Art von Rolle.“
Das Aufkommen von Big Data schafft einen Bedarf an Datenanalysen
Daten gibt es in allen Formen und decken alle Themen ab, von gutartigen Interaktionen in sozialen Medien bis hin zu Kriminalstatistiken, die von Strafverfolgungsbehörden verwendet werden. Etwa 90 Prozent der heutigen Daten wurden in den letzten Jahren erstellt, was zum Aufkommen von Big Data führte. Jeden Tag werden etwa 2,5 Trillionen Bytes Daten erstellt. Wenn sie einzeln genommen werden, bilden sie ein großes Durcheinander von Informationen. Wenn sie jedoch zu zusammenhängenden Gruppen zusammengefügt werden, werden die Daten zu wertvollen Informationsblöcken, die in Millionen von Anwendungen verwendet werden können.
Anwendung von Big Data in Unternehmen
Big Data Analytics wird in einer Vielzahl von Geschäftsanwendungen und in verschiedenen Organisationen eingesetzt. Unter ihnen sind die folgenden:
- Finanzen und Bankwesen. Finanzinstitute nutzen datengesteuerte Informationen, um Betrug zu erkennen und aufzudecken, Finanzvorschriften zu befolgen und Risiken zu mindern.
- Herstellung. Industrie-, Hightech- und Automobilhersteller nutzen Betriebs- und Kostensenkungsdaten, um Lieferketten zu optimieren.
- Öffentlicher Sektor. Regierungsbehörden verarbeiten Daten aller Art, um Finanzberichte zu erstellen und zu aktualisieren, soziale Dienste zu verbessern und Kriminalitätstrends zu analysieren.
- Gesundheitswesen. Electronic Records Management, evidenzbasierte Medizin und prädiktive Gesundheitsdaten helfen Medizinern, klinische Entscheidungen zu treffen.
- Bildung. Akademische und administrative Entscheidungsträger verwenden Testergebnisse, Anwesenheitslisten von Schülern und Daten zur Lehrerbindung, um Änderungen der Bildungspolitik sowohl innerhalb als auch außerhalb des Klassenzimmers zu unterstützen.
- E-Handel. Online-Händler nutzen Kundenfeedback und Predictive Sales Analytics, um das Geschäft voranzutreiben.
Warum sich mit Big Data beschäftigen?
Ein kürzlich veröffentlichter Forschungsbericht des MIT Sloan Management Review ergab, dass Organisationen, die Data Science und Analytics nutzen, einen Wettbewerbsvorteil gegenüber solchen haben, die sie nicht nutzen, und Manager bleiben optimistisch, was das Potenzial für Analysen angeht.
Die Überprüfung ergab, dass Unternehmen, die Business Analytics erfolgreich einsetzen, eher strategische Pläne für ihre Verwendung haben, die mit der Unternehmensstrategie des Unternehmens übereinstimmen.
Diejenigen Unternehmen, die keine Business Analytics einsetzen, sind „nicht auf die robusten Investitionen und den kulturellen Wandel vorbereitet, die erforderlich sind, um mit Analytics nachhaltigen Erfolg zu erzielen“, fanden die Forscher heraus.
„Unternehmen, die nicht in der Lage waren, Analysen für Wettbewerbsvorteile zu nutzen — oder diejenigen, die ihren analytischen Vorsprung aufgrund schneller Fortschritte auf dem Markt verloren haben –
müssen das Maß an Engagement und harter Arbeit verstehen, das erforderlich ist, um eine erfolgreiche Analysestrategie umzusetzen und aufrechtzuerhalten“, sagten die Forscher.
Warum sich ein Master in Data Analytics lohnt:
Wenn Sie sich immer noch fragen, ob sich ein Master in Business Data Analytics lohnt, schauen wir uns die Aussichten für eine Karriere in der Datenanalyse genauer an. In einem Bericht, der in Zusammenarbeit mit dem Business-Higher Education Forum und Burning Glass Technologies verfasst wurde, stellte IBM fest, dass 59 Prozent aller Data Science- und Analytics-Jobs in den Bereichen Finanzen, Versicherungen, professionelle Dienstleistungen und Informationstechnologie angesiedelt sind.
Die größere Herausforderung für die Zukunft von Data Science und Analytics besteht darin, qualifizierte Arbeitskräfte zu finden. IBM hat kürzlich prognostiziert, dass die Nachfrage nach Data Scientists bis 2020 um 28 Prozent steigen wird. Die Zahl der offenen Stellen in den Bereichen Data Science und Analytics wird in weniger als drei Jahren von 2,6 Millionen auf 2,7 Millionen steigen.
Für die tägliche Arbeit verbringen Datenwissenschaftler einen Großteil ihrer Zeit damit, Daten zu bereinigen und zu organisieren, wie ein Crowdflower-Bericht aus dem Jahr 2016 ergab. Oft als „Data Wrangling“ bezeichnet, umfasst die Arbeit Aufgaben wie das Verschieben von Kommas und das Debuggen von Datenbanken. Es ist eine wichtige Komponente, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Der Rest des Arbeitstages wird damit verbracht, Datensätze zu sammeln, Daten nach Mustern zu durchsuchen und Algorithmen zu verfeinern, fand Crowdflower.
Die Jobsuchseite Glassdoor hat Data Scientist 2017 als den besten Job Nr. 1 in den USA eingestuft, basierend auf der Anzahl der offenen Stellen, den Gehältern und der allgemeinen Arbeitszufriedenheit. Glassdoor fand Arbeitszufriedenheit bewertet 4.4 aus 5 mit einem Durchschnittsgehalt von $ 110,000.
Eine aktuelle Glassdoor-Suche ergab mehr als 4.000 Stellenausschreibungen für Data Scientist-Positionen. Zu den lukrativsten Fähigkeiten für Data Science- und Analytics-Experten gehört die Zertifizierung in Microsofts SQL- und Azure-Plattformen.
Gleichzeitig stellte IBM fest, dass Data Science- und Analystenjobs aufgrund des Mangels an qualifizierten Kandidaten am schwierigsten zu besetzen sind. Die meisten Unternehmen wollen Kandidaten, die mindestens einen Master-Abschluss haben, IBM gefunden. Die Antwort auf die Frage „Lohnt sich ein Master in Data Analytics?“ ist ein begeistertes Ja.
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